ניסיון

backend.py

@@ -163,39 +163,44 @@ from sam2.sam2_image_predictor import SAM2ImagePredictor
 SAM2_CHECKPOINT = "checkpoints/sam2.1_hiera_tiny.pt"
 MODEL_CFG = "sam2.1_hiera_t.yaml"
 
-sam2_predictor = None
+sam2_predictor = None  # אתחול כ-None
 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
-try:
-    # הדפסת נתיבים מלאים לבדיקה
-    print(f"[DEBUG] SAM2_CHECKPOINT (full path): {os.path.abspath(SAM2_CHECKPOINT)}")
-    print(f"[DEBUG] MODEL_CFG (full path): {os.path.abspath(MODEL_CFG)}")
-
-    # בדיקת קיום הקבצים
-    if not os.path.exists(SAM2_CHECKPOINT):
-        raise FileNotFoundError(f"SAM2 checkpoint file not found at: {SAM2_CHECKPOINT}")
-    if not os.path.exists(MODEL_CFG):
-        raise FileNotFoundError(f"SAM2 config file not found at: {MODEL_CFG}")
-
-    # טעינת המודל
-    sam2_model = build_sam2(MODEL_CFG, SAM2_CHECKPOINT, device=device)
-    sam2_predictor = SAM2ImagePredictor(sam2_model)
-    print("[SAM2] מודל SAM2 נטען בהצלחה.")
-
-except FileNotFoundError as e:
-    print(f"[ERROR] קובץ SAM2 לא נמצא: {e}")
-    print(f"  - ודא שקובץ המודל '{SAM2_CHECKPOINT}' וקובץ הקונפיג '{MODEL_CFG}' קיימים בנתיבים הנכונים בתוך ה-Space שלך.")
-    sam2_predictor = None
+def load_sam2_model():
+    """טוען את מודל SAM2 באופן גלובלי."""
+    global sam2_predictor
+    try:
+        # הדפסת נתיבים מלאים לבדיקה
+        print(f"[DEBUG] SAM2_CHECKPOINT (full path): {os.path.abspath(SAM2_CHECKPOINT)}")
+        print(f"[DEBUG] MODEL_CFG (full path): {os.path.abspath(MODEL_CFG)}")
+
+        # בדיקת קיום הקבצים
+        if not os.path.exists(SAM2_CHECKPOINT):
+            raise FileNotFoundError(f"SAM2 checkpoint file not found at: {SAM2_CHECKPOINT}")
+        if not os.path.exists(MODEL_CFG):
+            raise FileNotFoundError(f"SAM2 config file not found at: {MODEL_CFG}")
+
+        # טעינת המודל
+        sam2_model = build_sam2(MODEL_CFG, SAM2_CHECKPOINT, device=device)
+        sam2_predictor = SAM2ImagePredictor(sam2_model)
+        print("[SAM2] מודל SAM2 נטען בהצלחה.")
+
+    except FileNotFoundError as e:
+        print(f"[ERROR] קובץ SAM2 לא נמצא: {e}")
+        print(f"  - ודא שקובץ המודל '{SAM2_CHECKPOINT}' וקובץ הקונפיג '{MODEL_CFG}' קיימים בנתיבים הנכונים בתוך ה-Space שלך.")
+
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] שגיאה כללית בטעינת SAM2: {e}")
+        print(f"  - סוג השגיאה: {type(e).__name__}")
+        print(f"  - הודעת השגיאה: {e}")
+        import traceback
+        print(f"  - Traceback:")
+        traceback.print_exc()
+        print(f"  - בדוק את התאימות בין גרסאות הספריות (torch, torchvision, sam2) ואת תקינות קובץ המודל.")
+
+# טעינת המודל בעת טעינת המודול
+load_sam2_model()
 
-except Exception as e:
-    print(f"[ERROR] שגיאה כללית בטעינת SAM2: {e}")
-    print(f"  - סוג השגיאה: {type(e).__name__}")
-    print(f"  - הודעת השגיאה: {e}")
-    import traceback
-    print(f"  - Traceback:")
-    traceback.print_exc()
-    print(f"  - בדוק את התאימות בין גרסאות הספריות (torch, torchvision, sam2) ואת תקינות קובץ המודל.")
-    sam2_predictor = None
 
 # -----------------------------
 # 5) פונקציית טשטוש
@@ -301,7 +306,6 @@ def process_image(
             women_boxes.append(bbox)
 
     # 3) שלב SAM2 (עבור בוקסים של נשים)
-    # אין צורך לאתחל Hydra, פשוט משתמשים ב-sam2_predictor
     if sam2_predictor is None:
         print("[process_image] SAM2 לא זמין/נטען. מחזירים תמונה ללא טשטוש.")
         raise ValueError("SAM2 model is not loaded.")